(57)【要約】  【課題】  評判分析を用いた競合分析を可能とする。  【解決手段】  特定の対象に関する評判の程度を示す評判データから構成され、複数の区分に分割可能な評判データ集合を入力する入力手段７１と、入力された評判データ集合を記憶する評判データ記憶手段７２と、記憶された評判データ集合の区分ごとに、その評判データ集合を構成する評判データのうち評判の程度が所定の程度であるものの出現頻度を集計する集計手段７３と、集計結果を記憶する集計結果記憶手段７４と、記憶された集計結果から必要な情報を抽出する抽出手段７５と、抽出結果を記憶する抽出結果記憶手段７６と、抽出された区分ごとの集計結果を反映させて、特定の対象に対する評価情報を生成する生成手段７７と、評価情報を出力する出力手段７８とを備えた。  【選択図】  図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の対象に関する評判の程度を示す評判データから構成され、複数の区分に分割可能な評判データ集合を入力する入力手段と、
前記入力手段により入力された前記評判データ集合の区分ごとに、当該評判データ集合を構成する評判データのうち前記評判の程度が所定の程度であるものの出現頻度を集計する集計手段と、
前記集計手段による区分ごとの集計結果を反映させて、前記特定の対象に対する評価情報を生成する生成手段と
を備えたことを特徴とする評価情報生成装置。
【請求項２】
前記生成手段は、前記特定の対象に対する評価情報として、当該特定の対象との対応関係が予め定義された特定の区分以外の他の区分における集計結果に関する情報を生成することを特徴とする請求項１記載の評価情報生成装置。
【請求項３】
前記特定の対象は、特定の会社であり、
前記特定の区分は、前記特定の会社の製品の使用者により提供された評判データが属する区分であることを特徴とする請求項２記載の評価情報生成装置。
【請求項４】
前記特定の対象は、特定の会社であり、
前記特定の区分は、前記特定の会社について言及されている評判データが属する区分であることを特徴とする請求項２記載の評価情報生成装置。
【請求項５】
前記生成手段は、前記特定の対象に対する評価情報として、当該特定の対象を第１のノードにより示し、特定の区分を第２のノードにより示し、当該特定の区分における集計結果を当該第１のノードと当該第２のノードとを連結するアークに関する表示により示した、有向グラフを生成することを特徴とする請求項１記載の評価情報生成装置。
【請求項６】
前記特定の対象は、特定の会社であり、
前記特定の区分は、前記特定の会社以外の他の会社の製品の使用者により提供された評判データが属する区分であり、
前記アークは、前記第２のノードから前記第１のノードへの向きを有することを特徴とする請求項５記載の評価情報生成装置。
【請求項７】
前記特定の対象は、特定の会社であり、
前記特定の区分は、前記特定の会社以外の他の会社について言及されている評判データが属する区分であり、
前記アークは、前記第１のノードから前記第２のノードへの向きを有することを特徴とする請求項５記載の評価情報生成装置。
【請求項８】
前記生成手段は、前記特定の対象に対する評価情報として、特定の区分における第１の集計結果の、当該特定の区分以外の他の区分における第２の集計結果に対する相対的な評価を示す情報を生成することを特徴とする請求項１記載の評価情報生成装置。
【請求項９】
前記生成手段は、前記相対的な評価を示す情報として、当該相対的な評価の程度に対して定義された複数のランクのうち、前記特定の対象が属するランクを示す情報を生成することを特徴とする請求項８記載の評価情報生成装置。
【請求項１０】
前記特定の区分は、特定の会社の製品について言及されている評判データが属する区分であり、
前記他の区分は、前記特定の会社以外の他の会社の製品について言及されている評判データが属する区分であることを特徴とする請求項８記載の評価情報生成装置。
【請求項１１】
コンピュータを用いて特定の対象に対する評価情報を生成する方法であって、
前記特定の対象に関する評判の程度を示す評判データから構成され、複数の区分に分割可能な評判データ集合を、前記コンピュータが入力するステップと、
前記コンピュータが、前記評判データ集合の区分ごとに、当該評判データ集合を構成する評判データのうち前記評判の程度が所定の程度であるものの出現頻度を集計して当該区分ごとの集計結果を記憶装置に記憶するステップと、
前記コンピュータが、前記記憶装置から前記区分ごとの集計結果を読み出し、当該区分ごとの集計結果を反映させて、前記特定の対象に対する評価情報を生成するステップと
を含むことを特徴とする評価情報生成方法。
【請求項１２】
前記生成するステップでは、前記特定の対象に対する評価情報として、当該特定の対象との対応関係が予め定義された特定の区分以外の他の区分における集計結果に関する情報を生成することを特徴とする請求項１１記載の評価情報生成方法。
【請求項１３】
前記生成するステップでは、前記特定の対象に対する評価情報として、当該特定の対象を第１のノードにより示し、特定の区分を第２のノードにより示し、当該特定の区分における集計結果を当該第１のノードと当該第２のノードとを連結するアークに関する表示により示した、有向グラフを生成することを特徴とする請求項１１記載の評価情報生成方法。
【請求項１４】
前記生成するステップでは、前記特定の対象に対する評価情報として、特定の区分における第１の集計結果の、当該特定の区分以外の他の区分における第２の集計結果に対する相対的な評価を示す情報を生成することを特徴とする請求項１１記載の評価情報生成方法。
【請求項１５】
コンピュータに、
特定の対象に関する評判の程度を示す評判データから構成され、複数の区分に分割可能な評判データ集合を入力する機能と、
前記評判データ集合の区分ごとに、当該評判データ集合を構成する評判データのうち前記評判の程度が所定の程度であるものの出現頻度を集計する機能と、
前記区分ごとの集計結果を反映させて、前記特定の対象に対する評価情報を生成する機能と
を実現させるためのプログラム。
【請求項１６】
前記生成する機能では、前記特定の対象に対する評価情報として、当該特定の対象との対応関係が予め定義された特定の区分以外の他の区分における集計結果に関する情報を生成することを特徴とする請求項１５記載のプログラム。
【請求項１７】
前記生成する機能では、前記特定の対象に対する評価情報として、当該特定の対象を第１のノードにより示し、特定の区分を第２のノードにより示し、当該特定の区分における集計結果を当該第１のノードと当該第２のノードとを連結するアークに関する表示により示した、有向グラフを生成することを特徴とする請求項１５記載のプログラム。
【請求項１８】
前記生成する機能では、前記特定の対象に対する評価情報として、特定の区分における第１の集計結果の、当該特定の区分以外の他の区分における第２の集計結果に対する相対的な評価を示す情報を生成することを特徴とする請求項１５記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、評判に関する表現を含むテキストデータを解析して評判の対象に対する評価情報を生成する評価情報生成装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、アンケートやインターネット上の掲示板等を対象に、評判分析という技術が注目を浴びつつある(例えば、非特許文献１、非特許文献２参照。)。評判分析は、アンケートや掲示板等に記述されたテキストから、評判に関する表現を抽出することにより、ユーザの意図をとらえることを可能とするものである。例えば、企業は、自社製品に関するアンケートや掲示板等を対象として評判分析を行うことにより、ユーザの意見を反映させた製品の開発を行ったり、風説の流布を防止したりすることができる。
従来、製品の不具合や、製品に対する不満等は、その製品を製造した企業に対し、コールセンタ等の企業の正規の窓口を介して直接届けられていた。しかしながら、誰もがインターネットを利用できるようになった今日では、企業の把握できないところで製品に対する様々な意見が述べられることも多くなっているものと考えられる。従って、企業には、これらの意見を幅広く収集し、誤った情報を修正したり、評判に対して適切に対応したりするためのツールが必要となる。
【０００３】
【非特許文献１】Satoshi Morinaga, Kenji Yamanishi, Kenji Tateishi, Toshikazu Fukushima, "Mining Product Reputations on the Web", ACM KDD-2002, 2002
【非特許文献２】山西健司、「Ｗｅｂマイニングと情報論的学習理論−評判分析と異常ログ検出−」、２００２年情報論的学習理論ワークショップ
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、かかる評判分析において重要なのは、大量の収集された意見の中からいかに有用な情報を取り出すことができるかという点である。例えば、企業にとっては、自社に対する評判をただ漫然と分析するのではなく、他社の自社に対する評判がどのようなものであるかを分析することが重要である。或いは、自社製品に対する評判の分析は、他社の同じ製品に対する評判と比較した上で行うことが重要である。
しかしながら、非特許文献１及び２では、このような自社と競合する他社との関係を考慮した分析(競合分析)は、行われていない。予め用意されたパターンと入力テキストとのマッチングを行うことにより、インターネットから任意の商品に関する評判を検索しているだけである。例えば、「モバイルギア」に関し、「モバイルギアは良い」という評判を検索するといったものに過ぎない。
【０００５】
本発明は、以上のような技術的課題を解決するためになされたものであって、その目的は、評判分析を用いた競合分析を可能とすることにある。
本発明の他の目的は、他社からみた自社の評判を分析できるようにすることにある。
本発明の更に他の目的は、自社製品に対する評判を他社の同じ製品と比較した上で分析できるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
かかる目的のもと、本発明は、テキストから評判に関する表現をキーワード(アイテム)ごとに集計し、好評及び不評を示すパターンと照合することにより、他のアイテムとの比較において特徴的なアイテムを同定するものである。即ち、本発明の評価情報生成装置は、特定の対象に関する評判の程度を示す評判データから構成され、複数の区分に分割可能な評判データ集合を入力する入力手段と、この入力手段により入力された評判データ集合の区分ごとに、その評判データ集合を構成する評判データのうち評判の程度が所定の程度であるものの出現頻度を集計する集計手段と、この集計手段による区分ごとの集計結果を反映させて、特定の対象に対する評価情報を生成する生成手段とを備えている。
【０００７】
この評価情報生成装置で行われる分析処理には、後述する分析処理１及び２がある。
分析処理１では、会社ごとに、他の会社からの好評/不評の評判を集計する。これにより、注目されている会社とそうでない会社を抽出する。この場合、他の会社から好評/不評の評判を受けている会社が「特定の対象」に対応し、他の会社に対して好評/不評の意見を述べている各会社が各「区分」に対応することとなる。
また、分析処理１では、会社ごとに、他の会社に対する好評/不評の意見も集計する。これにより、他の会社に関心を持っている会社とそうでない会社を抽出する。この場合、他の会社に対して好評/不評の意見を述べている会社が「特定の対象」に対応し、他の会社から好評/不評の評判を受けている各会社が各「区分」に対応することとなる。
一方、分析処理２では、各製品を会社間で比較し、各製品の優れている点と劣っている点を抽出する。この場合、「メモリ」、「ハードディスク」といった製品等が「特定の対象」に対応し、その製品等の製造等を行う各会社が各「区分」に対応することとなる。
【０００８】
また、本発明は、評価情報を生成するための方法として捉えることもできる。その場合、本発明の評価情報生成方法は、コンピュータを用いて特定の対象に対する評価情報を生成する方法であり、特定の対象に関する評判の程度を示す評判データから構成され、複数の区分に分割可能な評判データ集合を、コンピュータが入力するステップと、コンピュータが、評判データ集合の区分ごとに、その評判データ集合を構成する評判データのうち評判の程度が所定の程度であるものの出現頻度を集計してその区分ごとの集計結果を記憶装置に記憶するステップと、コンピュータが、記憶装置から区分ごとの集計結果を読み出し、その区分ごとの集計結果を反映させて、特定の対象に対する評価情報を生成するステップとを含んでいる。
【０００９】
一方、本発明は、コンピュータに所定の機能を実現させるためのプログラムとして捉えることもできる。その場合、本発明のプログラムは、コンピュータに、特定の対象に関する評判の程度を示す評判データから構成され、複数の区分に分割可能な評判データ集合を入力する機能と、評判データ集合の区分ごとに、その評判データ集合を構成する評判データのうち評判の程度が所定の程度であるものの出現頻度を集計する機能と、区分ごとの集計結果を反映させて、特定の対象に対する評価情報を生成する機能とを実現させるものである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、評判分析を用いた競合分析が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態(以下、「実施の形態」という)について詳細に説明する。
図１は、本実施の形態の全体的な流れを示した図である。本実施の形態では、まず、アンケート、インターネットの掲示板等に記述された個々の発言に対応する発言データからなる発言データ集合１０を、発言データ集合群２０の要素である発言データ集合Ａ〜Ｆに分割している。
【００１２】
このような分割は、発言データ集合１０に予め定義されている分割をそのまま採用して行ってもよいし、発言データ集合１０を解析し既存技術を用いて自動的に行ってもよい。ＰＣ(Personal Computer)に関する掲示板を例にとり、ここでの分割方法について説明する。まず、前者の分割方法は、ＰＣのメーカごとに掲示板が予め分かれている場合において、各掲示板に記述された発言データの集合を各発言データ集合とする方法である。また、後者の分割方法は、ＰＣのメーカごとに掲示板が分かれていない場合において、発言者の情報等に基づいて発言データ集合１０を自動的に分割し、各発言データ集合とする方法である。
尚、本実施の形態では、発言データ集合群２０には、発言データ集合Ａ〜Ｆという６個の発言データ集合が含まれることとしたが、発言データ集合の数は６個に限られるものではない。
【００１３】
次に、評判分析エンジン３０が、発言データ集合Ａ〜Ｆを入力し、辞書４０及び評判パターン５０を用いて評判分析を行い、評判データ集合群６０の要素である評判データ集合Ａ〜Ｆを出力する。即ち、評判分析エンジン３０は、各発言データ集合に含まれる発言データを解析し、そこから得られた情報を、対応する各評判データ集合に出力する。例えば、発言データ集合Ａを解析して得られた情報は、評判データ集合Ａとして出力され、発言データ集合Ｂを解析して得られた情報は、評判データ集合Ｂとして出力される。
【００１４】
ここで、評判分析エンジン３０の動作について具体的に説明する。
まず、評判分析エンジン３０は、各発言データ集合に含まれるテキストに対し、形態素解析及び係り受け解析を行い、構文木を生成する。そして、評判パターン５０を参照することにより、構文木中の部分木に対しラベルを付ける。例えば、評判パターン５０に「『価格が高い』→不評」というパターンが登録されていれば、「製品Ｘは価格が高い」というテキストに対しては、「不評」というラベルが付される。
また、評判パターン５０を参照したラベル付けの際には、辞書４０も参照される。例えば、辞書４０に「価格」の類義語として「値段」、「小売価格」が登録されていれば、「価格が高い」だけでなく、「値段が高い」、「小売価格が高い」というテキストに対しても、「不評」というラベルが付されることになる。
【００１５】
次に、評判分析エンジン３０は、各発言データ集合における評判表現が何に対してのものか(評判の対象)を抽出する。例えば、「製品Ｘは価格が安い。製品Ｙは質が悪い。」という文章があった場合、「価格が安い」という好評の評判は「製品Ｘ」に対するもので、「質が悪い」という不評の評判は「製品Ｙ」に対するものである。この評判の対象は、以下のような手がかりに基づいて抽出される。
第一に、入力文に「製品Ｘは価格が安い」と書かれていれば、係り受け解析の結果を用いて、「価格が安い」という構造に係る語「製品Ｘ」を評判の対象とする。
第二に、入力文に予め「製品Ｘ」というラベルが付与されていれば、そのラベルを用いる。例えば、「製品Ｘについてどう思いますか」という質問に対しては、わざわざ「製品Ｘは価格が安い」との回答がなされることはなく、「価格が安い」との回答がなされることが多い。この場合、「価格が安い」という評判の対象は、「製品Ｘ」とする。
上記のどちらの手がかりも無い場合は、注目する評判表現から先行する単語列を辿り、最初に現れる名詞・固有名詞を、評判の対象とする。
【００１６】
また、実際の評判表現の中には、評判の対象として認識される部分に複数のキーワードが含まれる場合がある。例えば、「Ｂ社のハードディスクは音がうるさい。」という文があった場合、「Ｂ社のハードディスク」が評判の対象として認識される部分であるが、その中には、「Ｂ社」と「ハードディスク」という２つのキーワードが含まれている。かかる場合、本実施の形態では、会社名である「Ｂ社」と製品名である「ハードディスク」とを別々に抽出する。
これに対し、例えば、「画面が明るい。」という文からは、評判の対象として、会社名は抽出されず、「画面」のみが抽出される。更に、「Ｂ社の方が価格が安い。」という文からは、会社名「Ｂ社」のみが抽出される。
ところで、本実施の形態では、評判の対象として、会社名を表すキーワードと、製品に関するキーワードとを抽出するようにしている。但し、製品に関するキーワードとしては、「ハードディスク」のように、文字通り「製品」の範疇に属するものの他に、「画面」「デザイン」のように、「製品」の範疇に属さないものも想定している。しかし、説明を簡単にするため、本明細書において、「製品」というときは、文字通りの「製品」だけでなく、厳密には「製品」の範疇に属さないキーワードも含むものとする。
また、ここでの会社名及び製品名の抽出は、例えば、辞書４０に想定される会社名及び製品名を登録しておき、これらとマッチングを行うことにより可能である。
【００１７】
次に、このようにして出力された各評判データ集合に含まれる評判データの内容について説明する。
まず、評判データ集合群６０の中で、各評判データ集合を区別するための情報は、「ｂａｓｅ」として各評判データ集合に付加される。例えば、発言データ集合Ａが、Ａ社製品のユーザの発言データからなる発言データ集合(Ａ社ユーザ発言データ集合)であるとすると、そこから生成された評判データ集合Ａの「ｂａｓｅ」は「Ａ社」となる。
また、各発言データ集合を解析して得られた評判の対象のうち、会社名が「ｓｕｂｊｅｃｔ」に、製品名が「ｆｅａｔｕｒｅ」に設定される。更に、各発言データに付された好評/不評等の評判ラベルは「ｌａｂｅｌ」に、具体的な評判表現は「ｒｅｐｕｔａｔｉｏｎ」に設定される。
【００１８】
このように設定された「ｂａｓｅ」、「ｓｕｂｊｅｃｔ」、「ｆｅａｔｕｒｅ」、「ｌａｂｅｌ」、「ｒｅｐｕｔａｔｉｏｎ」を情報として持つ評判データを、以下では、「frg(base,subj,feat,label,rep)」と表記するものとする。尚、「subj」、「feat」、「rep」は、それぞれ、かかる表記を行う場合における、「ｓｕｂｊｅｃｔ」、「ｆｅａｔｕｒｅ」、「ｒｅｐｕｔａｔｉｏｎ」の省略形である。
例えば、Ａ社ユーザ発言データ集合における「製品Ｘは価格が安い。製品Ｙは質が悪い。」というテキストからは、
frg(“Ａ社”,“Ａ社”,“製品Ｘ”,“好評”,“価格-が-安い”)
frg(“Ａ社”,“Ａ社”,“製品Ｙ”,“不評”,“質-が-悪い”)
という２つの評判データが得られる。この場合、テキストには、会社名が含まれていないが、「ｓｕｂｊｅｃｔ」には「Ａ社」が設定されている。これは、Ａ社ユーザ発言データ集合におけるテキストであって、他社製品であることの明示がないので、Ａ社の製品に関する評判であると考えられるためである。
【００１９】
また、同様に、Ａ社ユーザ発言データ集合における「Ｂ社の方が価格が安い。Ｃ社の方が性能が良い。」というテキストからは、
frg(“Ａ社”,“Ｂ社”, ,“好評”,“価格-が-安い”)
frg(“Ａ社”,“Ｃ社”, ,“好評”,“性能-が-良い”)
という評判データが得られる。この場合、テキストには、製品名が含まれていないので、「ｆｅａｔｕｒｅ」には何も設定されていない。これは、他社に対する直接の評判である。
このようにして評判データが得られると、評価情報生成装置７０が、評判データからなる評判データ集合に対し分析処理を行って評価情報８０を生成し、評価情報８０を出力する。
【００２０】
図２は、本実施の形態における評価情報生成装置７０として用いるのに好適なコンピュータのハードウェア構成の例を模式的に示した図である。
図２に示すコンピュータは、演算手段であるＣＰＵ(Central Processing Unit)７０１と、Ｍ/Ｂ(マザーボード)チップセット７０２およびＣＰＵバスを介してＣＰＵ７０１に接続されたメインメモリ７０３と、同じくＭ/Ｂチップセット７０２およびＡＧＰ(Accelerated Graphics Port)を介してＣＰＵ７０１に接続されたビデオカード７０４及びディスプレイ７１０と、ＰＣＩ(Peripheral Component Interconnect)バスを介してＭ/Ｂチップセット７０２に接続された磁気ディスク装置(ＨＤＤ)７０５、ネットワークインターフェイス７０６と、さらにこのＰＣＩバスからブリッジ回路７０７およびＩＳＡ(Industry Standard Architecture)バスなどの低速なバスを介してＭ/Ｂチップセット７０２に接続されたフレキシブルディスクドライブ７０８およびキーボード/マウス７０９とを備える。
【００２１】
尚、図２は本実施の形態を実現するコンピュータのハードウェア構成を例示するに過ぎず、本実施の形態を適用可能であれば、他の種々の構成を取ることができる。例えば、ビデオカード７０４を設ける代わりに、ビデオメモリのみを搭載し、ＣＰＵ７０１にてイメージデータを処理する構成としてもよいし、外部記憶装置として、ＡＴＡ(AT Attachment)やＳＣＳＩ(Small Computer System Interface)等のインターフェイスを介してＣＤ−Ｒ(Compact Disc Recordable)やＤＶＤ−ＲＡＭ(Digital Versatile Disc Random Access Memory)のドライブを設けてもよい。
【００２２】
図３には、評価情報生成装置７０の機能構成を示している。
図３に示すように、評価情報生成装置７０は、入力手段７１と、評判データ記憶手段７２と、集計手段７３と、集計結果記憶手段７４と、抽出手段７５と、抽出結果記憶手段７６と、生成手段７７と、出力手段７８とを備える。
ここで、入力手段７１は、評判データ集合に含まれる各評判データを入力する手段であり、評判データ記憶手段７２は、この入力された各評判データを記憶する手段である。また、集計手段７３は、評判データ記憶手段７２に記憶された評判データを所定の規則により集計する手段であり、集計結果記憶手段７４は、この集計結果を記憶する手段である。更に、抽出手段７５は、集計結果記憶手段７４に記憶された集計結果から所定の基準により情報を抽出する手段であり、抽出結果記憶手段７６は、この抽出結果を記憶する手段である。更にまた、生成手段７７は、抽出結果記憶手段７６に記憶された抽出結果に基づいて評価情報８０を生成する手段であり、出力手段７８は、この評価情報８０を出力する手段である。
【００２３】
次に、本実施の形態における評価情報生成装置７０の動作について説明する。
評価情報生成装置７０では、まず、入力手段７１が、評判データ集合に含まれる各評判データを入力し、評判データ記憶手段７２に記憶する。そして、集計手段７３、抽出手段７５、及び、生成手段７７が、以下に述べる分析処理１又は２を実行する。或いは、分析処理１を実行した後、その分析結果を分析処理２において更に深く調べるようにしてもよい。
【００２４】
(分析処理１)
図４は、分析処理１における集計手段７３、抽出手段７５、及び、生成手段７７の処理動作を示したフローチャートである。
まず、集計手段７３が、評判データ「frg(base,subj,feat,label,rep)」の個数を、「ｂａｓｅ」、「ｓｕｂｊｅｃｔ」、「ｆｅａｔｕｒｅ」、「ｌａｂｅｌ」の組み合わせごとに数え、頻度「count(base,subj,feat,label)」を求める(ステップ１０１)。例えば、「ｂａｓｅ」が「Ａ社」、「ｓｕｂｊｅｃｔ」が「Ｂ社」、「ｆｅａｔｕｒｅ」が「ハードディスク」である評判データについて、「ｌａｂｅｌ」が「好評」のものの個数、「ｌａｂｅｌ」が「不評」のものの個数を求める、といった処理を行う。
また、集計手段７３は、頻度「count(base,subj,feat,label)」を「NUM(base)」で除することにより、相対頻度「freq(base,subj,feat,label)」を求める(ステップ１０２)。尚、「NUM(base)」とは、同じ「ｂａｓｅ」を持つ評判データの総数である。例えば、「ｂａｓｅ」が「Ａ社」、「ｓｕｂｊｅｃｔ」が「Ｂ社」、「ｆｅａｔｕｒｅ」が「ハードディスク」、「ｌａｂｅｌ」が「好評」の評判データの頻度を、「ｂａｓｅ」が「Ａ社」の評判データの総数で割ることにより、相対頻度を求める。
【００２５】
次に、抽出手段７５が、本分析処理にて使用する評判データを抽出する。本分析処理は、各会社の製品のユーザ又はユーザとなる可能性のある者が、どの会社の製品に関心を持っているかを分析するものである。従って、分析の対象となる会社の製品のユーザによる評判データであって、分析の対象となる会社が評判の対象となっているものを抽出する。
具体的には、まず、分析の対象となる会社を要素とする集合「term(Company)」を定義する。ここでは、「Ａ社」、「Ｂ社」、「Ｃ社」、「Ｄ社」、「Ｅ社」、「Ｆ社」が「term(Company)」の要素であるとする。そして、抽出手段７５は、「ｂａｓｅ」に設定された会社と「ｓｕｂｊｅｃｔ」に設定された会社とが共に「term(Company)」の要素である評判データに絞り込み、その評判データに関する情報を抽出する(ステップ１０３)。
【００２６】
図５は、「ｂａｓｅ」が「Ａ社」である評判データについて、「ｓｕｂｊｅｃｔ」ごとに、「ｌａｂｅｌ」が「好評」であるものの頻度及び相対頻度と、「ｌａｂｅｌ」が「不評」であるものの頻度及び相対頻度を示したグラフである。尚、各枠内において、黒の棒グラフが頻度を表し、白の棒グラフが相対頻度を表している。
【００２７】
その後、生成手段７７は、「ｂａｓｅ」ごと「ｓｕｂｊｅｃｔ」ごとの頻度及び相対頻度を、「ｌａｂｅｌ」ごとに設けられた２次元の表にマップする(ステップ１０４)。
図６は、「ｌａｂｅｌ」が「好評」である評判データについて生成された２次元の表を示している。「ｌａｂｅｌ」が「好評」である評判データの頻度を用いることにより、単に会社名の頻度を用いる場合とは異なり、他社に対して好ましく思っているものをカウントすることが可能となる。
【００２８】
この２次元の表では、縦方向をＸ軸とし、横方向をＹ軸とする。そして、Ｘ軸に「ｂａｓｅ」を割り当て、Ｙ軸に「ｓｕｂｊｅｃｔ」を割り当てる。また、「ｂａｓｅ」が「ｘｉ」であり、「ｓｕｂｊｅｃｔ」が「ｙｊ」であるセル「freq_table[xi][yj]」においては、上段に頻度「count(base,subj,*,“好評”)」が、下段に相対頻度「freq(base,subj,*,“好評”)」が設定されている。尚、「*」は、「ｆｅａｔｕｒｅ」がどのような値でもよいことを示している。即ち、「freq(base,subj,*,“好評”)」は、「ｓｕｂｊｅｃｔ」が示す会社の特定の製品に関する評判データであってもよいし、「ｓｕｂｊｅｃｔ」が示す会社に対する直接の評判データであってもよい。
尚、図５における「ｌａｂｅｌ」が「好評」の場合の頻度及び相対頻度は、図６の表では、「ｂａｓｅ」が「Ａ社」である行に設定されている。
【００２９】
次に、本分析処理では、以下の観点で競合他社との比較を行う。具体的には、この２次元の表の各セルにおける相対頻度に基づいて、次の各基準に該当する会社を求め、これを第１の評価情報とする。
(１) 他の会社から最も「好評」の評価が多い会社
他の会社の製品のユーザから最も好意的に思われている会社である。この基準に該当する会社は、最も優れた会社であると考えられる。具体的には、「ｓｕｂｊｅｃｔ」に設定された会社のうち、各セル内の相対頻度の縦方向の総和が最大となる会社が、この会社に該当する。但し、「ｂａｓｅ」が「ｓｕｂｊｅｃｔ」と同じ会社である場合の相対頻度は、総和の計算に加えないものとする。
【００３０】
(２) 他の会社に対して最も「好評」の評価を行っている会社
他の会社の製品に興味を持っているユーザの割合が多い会社である。この基準に該当する会社は、離反する可能性がある顧客を多く抱える会社であると考えられ、何らかの対処を行う必要がある。具体的には、「ｂａｓｅ」に設定された会社のうち、各セル内の相対頻度の横方向の総和が最大となる会社が、この会社に該当する。但し、「ｓｕｂｊｅｃｔ」が「ｂａｓｅ」と同じ会社である場合の相対頻度は、総和の計算に加えないものとする。
(３) 他の会社に対して最も「好評」の評価を行っていない会社
他の会社を意識しないユーザが多い会社である。つまり、ユニークな特徴を持つ会社と言える。具体的には、「ｂａｓｅ」に設定された会社のうち、各セル内の相対頻度の横方向の総和が最小となる会社が、この会社に該当する。但し、「ｓｕｂｊｅｃｔ」が「ｂａｓｅ」と同じ会社である場合の相対頻度は、総和の計算に加えないものとする。
【００３１】
これを具体的に、図４のフローチャートに沿って見ていくと、まず、(１)の基準に該当する「ｓｕｂｊｅｃｔ」を決定する(ステップ１０５)。図６の例では、「ｓｕｂｊｅｃｔ」が「Ｂ社」である場合の相対頻度の総和が「２９．１(＝７．４＋９．４＋５．４＋４．９＋２．０)」で最大であるので、「Ｂ社」が(１)に該当する。
また、(２)の基準に該当する「ｂａｓｅ」を決定する(ステップ１０６)。図６の例では、「ｂａｓｅ」が「Ａ社」である場合の相対頻度の総和が「１４．１(＝７．４＋２．６＋３．３＋０＋０．８)」で最大であるので、「Ａ社」が(２)に該当する。
更に、(３)の基準に該当する「ｂａｓｅ」を決定する(ステップ１０７)。図６の例では、「ｂａｓｅ」が「Ｆ社」である場合の相対頻度の総和が「６．０(＝３．２＋２．０＋０＋０＋０．８)」で最小であるので、「Ｆ社」が(３)に該当する。
【００３２】
一方、生成手段７７は、図７に示すような有向グラフを第２の評価情報として生成する(ステップ１０８)。この有向グラフでは、各会社をノードで示している。また、どの会社がどの会社に対して好評の意見を述べているかを、各ノード間を連結するアークで表している。尚、アークは、好評の意見を述べている会社から、好評の意見を述べられている会社へと向けられている。また、好評の意見の相対頻度がアークの太さに反映されている。
【００３３】
以上のような分析を行うことにより、例えば、メーカＡのＰＣのユーザがメーカＢのＰＣに関心を持っていることが分かったとする。その場合、メーカＡとしては、自社製品の劣っている点を分析することにより、ユーザに対してリテンションのための対策を講ずることができる。また、メーカＢとしては、メーカＡのユーザに対して重点的にセールスを行うことにより、効率の良いマーケティングを行うことができる。
【００３４】
尚、以上の動作では、第１の評価情報及び第２の評価情報を生成することとしたが、いずれか一方のみを生成することとしてもよい。
また、第１の評価情報としては、上記(１)、(２)、(３)の基準に該当する会社を示す情報には限られない。例えば、これ以外の基準を設けてもよいし、分析対象の会社を所定の基準に従って順序付けて示すようなものであってもよい。
更に、第２の評価情報も、分析対象の全ての会社について、言及、被言及の関係を示すものであったが、分析対象の会社の幾つかについて、それらの間の言及、被言及の関係を示すようなものであってもよい。
また、以上では、第１の評価情報及び第２の評価情報を「ｌａｂｅｌ」が「好評」のものに関して生成する場合について説明した。しかしながら、「ｌａｂｅｌ」が「不評」のものに関しても同様にして第１の評価情報及び第２の評価情報を生成することができる。
【００３５】
(分析処理２)
図８は、分析処理２における集計手段７３、抽出手段７５、及び、生成手段７７の処理動作を示したフローチャートである。
まず、集計手段７３が、評判データ「frg(base,subj,feat,label,rep)」の個数を、「ｂａｓｅ」、「ｓｕｂｊｅｃｔ」、「ｆｅａｔｕｒｅ」、「ｌａｂｅｌ」の組み合わせごとに数え、頻度「count(base,subj,feat,label)」を求める(ステップ２０１)。例えば、「ｂａｓｅ」が「Ａ社」、「ｓｕｂｊｅｃｔ」が「Ｂ社」、「ｆｅａｔｕｒｅ」が「ハードディスク」である評判データについて、「ｌａｂｅｌ」が「好評」のものの個数、「ｌａｂｅｌ」が「不評」のものの個数を求める、といった処理を行う。
また、集計手段７３は、頻度「count(base,subj,feat,label)」を「NUM(baseかつsubjかつfeat)」で除することにより、相対頻度「freq(base,subj,feat,label)」を求める(ステップ２０２)。尚、「NUM(baseかつsubjかつfeat)」とは、同じ「ｂａｓｅ」、「ｓｕｂｊｅｃｔ」、「ｆｅａｔｕｒｅ」を持つ評判データの総数である。例えば、「ｂａｓｅ」が「Ａ社」、「ｓｕｂｊｅｃｔ」が「Ａ社」、「ｆｅａｔｕｒｅ」が「ハードディスク」、「ｌａｂｅｌ」が「好評」の評判データの頻度を、「ｂａｓｅ」が「Ａ社」、「ｓｕｂｊｅｃｔ」が「Ａ社」、「ｆｅａｔｕｒｅ」が「ハードディスク」の評判データの総数で割ることにより、相対頻度を求める。
【００３６】
次に、抽出手段７５が、本分析処理にて使用する評判データを抽出する。本分析処理は、２つの会社に着目し、その２つの会社の各製品に対する評価を、その２つの会社間で比較するものである。従って、この２つの会社の製品のユーザによる評判データで、この２つの会社の製品が評判の対象となっているものを抽出する。
例えば、評価する対象である自社として「Ａ社」が指定され、比較する対象である他社として「Ｂ社」が指定されたものとする。この場合、抽出手段７５は、「ｂａｓｅ」に設定された会社と「ｓｕｂｊｅｃｔ」に設定された会社とが共に「Ａ社」、「Ｂ社」のいずれかである評判データに絞り込み、その評判データに関する情報を抽出する(ステップ２０３)。
【００３７】
図９(ａ)は、「ｂａｓｅ」が「Ａ社」である評判データについて、「ｆｅａｔｕｒｅ」ごとに、「ｌａｂｅｌ」が「好評」であるものの頻度及び相対頻度と、「ｌａｂｅｌ」が「不評」であるものの頻度及び相対頻度を示したグラフである。また、図９(ｂ)は、「ｂａｓｅ」が「Ｂ社」である評判データについて、「ｆｅａｔｕｒｅ」ごとに、「ｌａｂｅｌ」が「好評」であるものの頻度及び相対頻度と、「ｌａｂｅｌ」が「不評」であるものの頻度及び相対頻度を示したグラフである。尚、各枠内において、黒の棒グラフが頻度を表し、白の棒グラフが相対頻度を表している。
【００３８】
次に、本分析処理では、以下の観点で競合他社との比較を行う。具体的には、各製品が、次の各基準により定義されるどのランクに属するかを求め、これを第３の評価情報とする。尚、以下において、「threshold」は、好評でない場合、又は、不評でない場合に、その好評でない又は不評でない度合いを判定するための閾値を示している。
(１) Ａ社の製品としては好評だが、Ｂ社の製品としては全く好評でない製品
ユニークであり、伸ばしていくべき製品である。具体的には、「freq(“Ａ社”,“Ａ社”,feat,“好評”) > freq(“Ｂ社”,“Ｂ社”,feat,“好評”)」であり、かつ、「freq(“Ｂ社”,“Ｂ社”,feat,“好評”) < threshold」である製品が、この製品に該当する。
(２) Ａ社の製品としては好評だが、Ｂ社の製品としてはあまり好評でない製品
競合する可能性がある製品である。具体的には、「freq(“Ａ社”,“Ａ社”,feat,“好評”) > freq(“Ｂ社”,“Ｂ社”,feat,“好評”)」であり、かつ、「freq(“Ｂ社”,“Ｂ社”,feat,“好評”) >= threshold」である製品が、この製品に該当する。
【００３９】
(３) Ｂ社の製品としては好評だが、Ａ社の製品としてはあまり好評でない製品
何らかの対処が必要な製品である。具体的には、「freq(“Ａ社”,“Ａ社”,feat,“好評”) < freq(“Ｂ社”,“Ｂ社”,feat,“好評”)」であり、かつ、「freq(“Ａ社”,“Ａ社”,feat,“好評”) >= threshold」である製品が、この製品に該当する。
(４) Ｂ社の製品としては好評だが、Ａ社の製品としては全く好評でない製品
早急に追いつくべき製品である。具体的には、「freq(“Ａ社”,“Ａ社”,feat,“好評”) < freq(“Ｂ社”,“Ｂ社”,feat,“好評”)」であり、かつ、「freq(“Ａ社”,“Ａ社”,feat,“好評”) < threshold」である製品が、この製品に該当する。
(５) Ａ社の製品としては不評だが、Ｂ社の製品としては不評でない製品
早急に対処が必要な製品である。具体的には、「freq(“Ａ社”,“Ａ社”,feat,“不評”) > freq(“Ｂ社”,“Ｂ社”,feat,“不評”)」である製品が、この製品に該当する。
【００４０】
尚、これらの基準を分かり易く示すと、図１０のようなグラフとなる。
ここで、「好評」のグラフにおいて、「Ｍ＋＋」で示した領域がランク(１)に相当し、「Ｍ＋」で示した領域がランク(２)に相当する。また、「Ｅ＋」で示した領域がランク(３)に相当し、「Ｅ＋＋」で示した領域がランク(４)に相当する。
一方、「不評」のグラフにおいて、「Ｍ−−」で示した領域及び「Ｍ−」で示した領域がランク(５)に相当する。
【００４１】
これを具体的に、図８のフローチャートに沿って見ていくと、まず、生成手段７７は、複数の製品の中から１つの製品を選択する(ステップ２０４）。
そして、その選択された製品が(１)の基準に該当すれば、その製品をランク(１)に分類する(ステップ２０５)。また、その選択された製品が(２)の基準に該当すれば、その製品をランク(２)に分類する(ステップ２０６)。更に、その選択された製品が(３)の基準に該当すれば、その製品をランク(３)に分類する(ステップ２０７)。また、その選択された製品が(４)の基準に該当すれば、その製品をランク(４)に分類する(ステップ２０８)。更にまた、その選択された製品が(５)の基準に該当すれば、その製品をランク(５)に分類する(ステップ２０９)。
その後、生成手段７７は、他に未分類の製品が存在するかどうかを判定し(ステップ２１０)、存在すれば、ステップ２０４に戻り、存在しなければ、処理を終了する。
【００４２】
このような処理により、図１１に示すような評価情報が生成される。尚、具体例は、「Ａ社」、「Ｂ社」に着目しているが、図１１では、一般的に「自社」、「他社」として表現している。この評価情報について、図９の評判データを用いて具体的に説明する。尚、ここでは、「threshold」は、「１０％」であるとする。
まず、「ｌａｂｅｌ」が「好評」の場合の相対頻度を用いたランクの分類について説明する。「ファン」は、「Ａ社」における相対頻度の方が「Ｂ社」における相対頻度よりも大きく、「Ｂ社」における相対頻度が「threshold」よりも小さいので、ランク(１)に分類されている。「メモリ」は、「Ａ社」における相対頻度の方が「Ｂ社」における相対頻度よりも大きく、「Ｂ社」における相対頻度が「threshold」よりも大きいので、ランク(２)に分類されている。「ハードディスク」、「ＣＰＵ」、「キーボード」は、「Ａ社」における相対頻度の方が「Ｂ社」における相対頻度よりも小さく、「Ａ社」における相対頻度が「threshold」よりも大きいので、ランク(３)に分類されている。「デザイン」は、「Ａ社」における相対頻度の方が「Ｂ社」における相対頻度よりも小さく、「Ａ社」における相対頻度が「threshold」よりも小さいので、ランク(４)に分類されている。
次に、「ｌａｂｅｌ」が「不評」の場合の相対頻度を用いたランクの分類について説明する。「デザイン」、「メモリ」は、「Ａ社」における相対頻度の方が「Ｂ社」における相対頻度よりも大きいので、ランク(５)に分類されている。
【００４３】
以上のような分析を行うことにより、各製品に関し自社と他社とでどのように評価が異なるかが分かる。これにより、他社製品と比較した上での製品開発、販売に関する対策を講ずることができるようになる。
尚、上記の説明では、各製品をランクに分類して第３の評価情報としたが、具体的な表現方法はこれに限られたものではない。例えば、図１０のようなグラフ上で、Ｘ座標(自社方向の座標)が「freq(“Ａ社”,“Ａ社”,feat,“好評”)」であり、Ｙ座標(他社方向の座標)が「freq(“Ｂ社”,“Ｂ社”,feat,“好評”)」である点をプロットしたものを、第３の評価情報としてもよい。
【００４４】
また、本分析処理では、「ｂａｓｅ」と「ｓｕｂｊｅｃｔ」に同じ会社が設定された評判データを対象として分析した。この場合は、着目する会社の製品のユーザによるその会社の製品に対する評判のみが分析の対象となる。しかしながら、「ｂａｓｅ」と「ｓｕｂｊｅｃｔ」に異なる会社が設定された評判データを対象として分析することも可能である。その場合、どの会社の製品のユーザによる評判データであるかに関係なく、着目する会社の製品に対する評判を収集して解析することが可能となる。
更に、本分析処理では、２つの会社のみに着目して各会社の製品に対する評判の比較を行ったが、３つ以上の会社に着目して同様の比較を行うようにしてもよい。その場合、上述した基準に代えて、３つ以上の会社の製品に対する評判を比較可能な新たな基準を設ければよい。
【００４５】
最後に、かかる分析処理１及び２によってもたらされる具体的な効果について触れておく。即ち、企業イメージ等であれば、長期的な聞き取り等により詳細な調査を行うことができる。しかしながら、近年、製品サイクルは年々短くなっている。その中でいかにして効率的にユーザの意見を集約し、他社製品との差別化に繋げるか、という点が重要になっている。本実施の形態で述べた手法を用いることにより、ユーザの意見の解析結果が、競合分析に役立てることが可能なように、かつ、見易い形式で提供できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明の実施の形態の全体構成を示した図である。
【図２】本発明の実施の形態における評価情報生成装置のハードウェア構成を示したブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態における評価情報生成装置の機能構成を示した図である。
【図４】本発明の実施の形態の評価情報生成装置における分析処理１の動作を示したフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態の評価情報生成装置の分析処理１で用いられる評判データについての「好評」、「不評」の頻度を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態の評価情報生成装置の分析処理１で記憶される集計結果の一例を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態の評価情報生成装置の分析処理１で生成される第２の評価情報を示す図である。
【図８】本発明の実施の形態の評価情報生成装置における分析処理２の動作を示したフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態の評価情報生成装置の分析処理２で用いられる評判データについての「好評」、「不評」の頻度を示す図である。
【図１０】本発明の実施の形態の評価情報生成装置の分析処理２で定義された各ランクについて説明するための図である。
【図１１】本発明の実施の形態の評価情報生成装置の分析処理２で生成される第３の評価情報を示す図である。
【符号の説明】
【００４７】
１０…発言データ集合、２０…発言データ集合群、３０…評判分析エンジン、４０…辞書、５０…評判パターン、６０…評判データ集合群、７０…評価情報生成装置、７１…入力手段、７２…評判データ記憶手段、７３…集計手段、７４…集計結果記憶手段、７５…抽出手段、７６…抽出結果記憶手段、７７…生成手段、７８…出力手段、８０…評価情報
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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